基于帧内预测模式修改的视频隐写算法

针对隐写载体为视频的特点,提出了一种新的基于帧内预测模式修改的H.264视频隐写算法.算法通过改进的局部二值模式方法选择所要嵌入区域,判断嵌入块的帧内预测模式,并将嵌入块分组,然后将与Logistic映射产生的混沌序列处理后的秘密信息经过预定的嵌入规则进行隐写,通过拉格朗日率失真优化算法改变帧内预测模式.实验结果表明,算法具有较好的视觉不可见性以及较高的嵌入效率,并且隐写后比特率增加量较小,同时具有较高的嵌入容量.     

基于改进Fisher准则与极限学习机集成的图像隐写分析

集成分类器是目前图像隐写分析中广泛使用的分类器。针对集成分类器中基分类器受离群样本影响较大,集成策略效果不佳的缺点,提出一种基于改进Fisher准则与极限学习机集成的图像隐写分析算法。首先,通过重新定义类内散度矩阵以提高Fisher准则模型的准确性,之后基于改进的Fisher准则并使用Bagging算法训练若干基分类器,最后使用极限学习机作为元分类器来建立基分类器集合与正确决策之间的联系。实验结果表明,在不同的隐写算法与嵌入率的条件下,与传统集成分类器和基于选择性集成的集成分类器相比,所提算法降低了3.5%与1.8%的检测错误率,说明能够有效提高集成分类器的检测精度。     

基于信息隐藏的视频隐蔽通信算法

针对当前视频隐蔽通信算法对视频质量以及码率有较大影响的问题,结合H.264/AVC编码标准,提出了一种新的视频隐蔽通信算法。算法根据离散余弦变换特点,对块依据纹理块判别准则进行判断,修改某些低频系数来进行嵌入。实验结果表明,该算法对视频质量和码率有较小影响,并具有隐写容量大、抗隐写分析较好等优点。     

基于混沌映射和置换有序二进制编码的密文域可逆信息隐藏

为了解决运用预测误差扩展算法进行信息嵌入时会造成溢出问题以及加密后图像分块内仍存在一定的相关性问题,提出了基于混沌映射和置换有序二进制(permutation ordered binary,POB)编码的密文域可逆信息隐藏.首先,图像拥有者运用混沌映射系统对原始图像进行加密.然后,数据隐藏者对加密图像中的参考像素点与其...